論文の概要: Machine learning-based probabilistic forecasting of solar irradiance in Chile

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.11073v2
• Date: Tue, 19 Nov 2024 08:50:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-20 13:36:17.115858
• Title: Machine learning-based probabilistic forecasting of solar irradiance in Chile
• Title（参考訳）: チリにおける太陽放射の機械学習による確率予測
• Authors: Sándor Baran, Julio C. Marín, Omar Cuevas, Mailiu Díaz, Marianna Szabó, Orietta Nicolis, Mária Lakatos,
• Abstract要約: 本研究はチリの第三地域及び第四地域における太陽放射の確率論的予測について検討する。 ニューラルネットワークを用いた後処理手法を提案し、8員のアンサンブル予測を改善した。 全ての予測は30か所の観測結果に対して評価され、後処理の予測技術は生のWRFアンサンブルと比較される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7067443325368975
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• Abstract: By the end of 2023, renewable sources cover 63.4% of the total electric power demand of Chile, and in line with the global trend, photovoltaic (PV) power shows the most dynamic increase. Although Chile's Atacama Desert is considered the sunniest place on Earth, PV power production, even in this area, can be highly volatile. Successful integration of PV energy into the country's power grid requires accurate short-term PV power forecasts, which can be obtained from predictions of solar irradiance and related weather quantities. Nowadays, in weather forecasting, the state-of-the-art approach is the use of ensemble forecasts based on multiple runs of numerical weather prediction models. However, ensemble forecasts still tend to be uncalibrated or biased, thus requiring some form of post-processing. The present work investigates probabilistic forecasts of solar irradiance for Regions III and IV in Chile. For this reason, 8-member short-term ensemble forecasts of solar irradiance for calendar year 2021 are generated using the Weather Research and Forecasting (WRF) model, which are then calibrated using the benchmark ensemble model output statistics (EMOS) method based on a censored Gaussian law, and its machine learning-based distributional regression network (DRN) counterpart. Furthermore, we also propose a neural network-based post-processing method resulting in improved 8-member ensemble predictions. All forecasts are evaluated against station observations for 30 locations, and the skill of post-processed predictions is compared to the raw WRF ensemble. Our case study confirms that all studied post-processing methods substantially improve both the calibration of probabilistic- and the accuracy of point forecasts. Among the methods tested, the corrected ensemble exhibits the best overall performance. Additionally, the DRN model generally outperforms the corresponding EMOS approach.
• Abstract（参考訳）: 2023年末までに、再生可能エネルギー源はチリの電力需要全体の63.4%をカバーし、世界的傾向に合わせて、太陽光発電(PV)電力は最もダイナミックな増加を示している。 チリのアタカマ砂漠は地球上で最も太陽が当たる場所と考えられているが、この地域でもPV発電は非常に不安定である。 国の電力網にPVエネルギーをうまく統合するには、太陽の光と関連する気象量の予測から得られる、正確な短期的なPV電力予測が必要である。 今日、天気予報において最先端のアプローチは、複数の数値天気予報モデルに基づいてアンサンブル予測を使用することである。 しかし、アンサンブル予測はいまだに偏見や偏見を伴わない傾向にあり、ある種の後処理が必要である。 本研究はチリの第三地域及び第四地域における太陽放射の確率的予測について検討する。 このため、2021年の太陽日射量の8員の短期的アンサンブル予測は、ウェザーリサーチ・フォアキャスティング(WRF)モデルを用いて生成され、このモデルは、検閲されたガウス法に基づくベンチマークアンサンブルモデル出力統計(EMOS)法と、その機械学習に基づく分布回帰ネットワーク(DRN)法とを用いてキャリブレーションされる。 さらに,ニューラルネットワークを用いた後処理手法を提案し,それによって8員のアンサンブル予測が改善された。 全ての予測は30か所の観測結果に対して評価され、後処理の予測技術は生のWRFアンサンブルと比較される。 今回のケーススタディでは,全ての研究後処理手法が確率のキャリブレーションと点予測の精度の両方を著しく改善していることを確認した。 テストされた方法の中で、修正されたアンサンブルは全体的なパフォーマンスで最高のものである。 さらに、DRNモデルは一般的に対応するEMOSアプローチよりも優れている。

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